解构相互依存的歧视体系：以交叉性视角看 NLP 系统中的能力主义偏见
计算与语言
2021-10-04 v1 人工智能
摘要
世界上大部分人口在一生中都会经历某种形式的残疾。在设计自然语言处理（NLP）系统时必须谨慎，以防系统无意中固化对残疾人的能力主义偏见，即偏袒具有典型能力者的偏见。我们报告了基于大规模 BERT 语言模型词预测的多项分析。统计显著的结果表明，残疾人可能处于不利地位。研究结果还探讨了与交织的性别和种族身份相关的重叠歧视形式。
引用
@article{arxiv.2110.00521,
title = {Unpacking the Interdependent Systems of Discrimination: Ableist Bias in NLP Systems through an Intersectional Lens},
author = {Saad Hassan and Matt Huenerfauth and Cecilia Ovesdotter Alm},
journal= {arXiv preprint arXiv:2110.00521},
year = {2021}
}